Power BI Heatmap Tutorial – How to Create Heatmaps with Examples

まず、クリーンなデータセットをロードし、時間ベースの列がトレンドを示し、カテゴリがグループを説明するマトリックスを構築します。次に、値にカラー スケールを適用し、最も高い強度が暖色系、最も低い強度が寒色系になるようにします。この basic approach helps you represent 需要とパフォーマンスを一目で把握でき、素早く understanding 焦点を当てるべき場所。 生データを安定した場所に保存し、データセットをスケジュールに基づいて更新します。 time horizon.

Power BI内で、マトリックスビジュアルを選択し、配置します。 時間 on Columns and Category 行 (Rows) を選択後、ドラッグします。 売上高 値に移動します。条件付き書式を開き、背景色を選択し、明確な最小値/最大値を持つ発散カラー スケールを選びます。範囲を境界付き（例えば、0～100）に保つと、可読性が向上し、項目間の傾向を比較しやすくなります。これらの手順により、複数のカテゴリにわたる比較が容易になります。

実際に試してみることで、仕組みがどのように機能するかを確認してください。単一の店舗にまたがるデータセット、または教育コンテキストにおける時間ごとのサービスボリュームログなどがあります。書き起こしやサービスインタラクションがある場合は、時間ごとに集計し、カウントを色の濃さにマップしてください。これらの具体的な事例は、ヒートマップロジックをあなたのドメインに適用する際に期待できることを示しています。

可読性を向上させるためのヒント：カラーパレットを5～7色に抑え、明確なラベルの凡例を有効にし、正確な数値を表示するためにデータラベルまたはツールチップを追加し、a を提供します。 desired ターゲットまたはベンチマークを別のKPIカードで表示します。ビジュアル内では、次のものを利用してください。 look ページ全体で一貫した書式設定を実現し、教育やサービスに関するシナリオに合わせてヒートマップを関連データセットに紐付けます。

次のステップ：レポートを公開し、関係者とリンクを共有し、チームメンバーが再利用できるようにワークブックをワークスペースに保存します。With time 保存されたことで、アナリストはホットスポットを迅速に特定し、部門横断的にアクションを計画する能力を得ます。これには、含まれます。 ネットワーク, 教育、およびサービス。

Power BIでヒートマップを構築および検証するための実践的な手順

ヒートマップを、あなたの測定値が各セルに色を付けるグリッドと考えることができます。適切なコネクタを使用して、Power BIにカレンダーの日付ディメンションと財務ファクトテーブルをプルします。データパイプラインにインポーターを使用している場合は、不一致を避けるためにフィールドを注意深くマッピングしてください。時間インテリジェンスを有効にするために、カレンダーテーブルを作成またはインポートし、分析のために日単位または集計された日数を決定します。このアプローチは、時間ベースのインサイトを活用するための堅固な基盤を与えてくれます。

ステップ 1: データモデルを準備します。ソースに接続し、必要なフィールド（日付、フィールド、製品、および主要な財務価値）が存在することを確認します。コネクタを使用してテーブルをロードした後、リレーションシップを作成します。日付をカレンダーに、製品を製品ディメンションに接続します。モデルがサポートしている場合は、デフォルトのクロスフィルター方向を両方に設定します。日付フィールドが連続してリンクされていることを検証し、ビジュアル全体で日付が一致するようにします。

ステップ 2: メジャーを作成します。色にマッピングする指標を把握するための詳細な DAX 式を作成します。例えば、TotalSales = SUM( Sales[Amount] ) のようになります。複数の通貨を扱う場合は、簡単な通貨セレクターをスライサーとして追加し、メジャーに組み込みます。フィールド名を一貫させ、メジャーに明確なラベルを付け、エンドユーザーがラベルで使用する単語を理解できるようにします。

ステップ3：ヒートマップビジュアルを作成します。行に製品カテゴリ（または他のカテゴリ）、列に日付（選択した粒度でフォーマットされたもの）を設定したマトリックスビジュアルを使用します。値はステップ2のメジャーから取得します。背景色の条件付き書式設定を有効にし、強度を反映するように、薄い色から強い色へのカラー スケールを選択します。ソートは日付で昇順に列に適用し、必要に応じてデータに応じて、日次、週次、または月次のデフォルトの粒度を利用できます。必要に応じて、読まれやすさを向上させるために、小さなデータラベルを追加して、ごちゃごちゃしないようにします。

ステップ 4: 結果を検証します。 期待される日数について、グリッドに空白セルがないことを確認し、複数の日付にわたってソースデータとの合計が一致することを確認します。 カレンダーで欠落した日を示すギャップがないか探し、インポーターまたはコネクタの対応する行を調査します。 スライサーまたはフィルターを調整するたびに、ヒートマップがすぐに更新され、時間ベースの期待値と一貫性があることを確認します。

ステップ 5: インタラクティビティとパフォーマンスをテストします。日付範囲、カテゴリ、リージョンのスライサーを追加して、複数のユーザーシナリオをシミュレートします。ヒートマップが並べ替え、粒度、クロスフィルタリングの変更に反応することを確認し、データセットが拡大する際に、日ごとの表示をより広範なカレンダー範囲に変更することで、レンダリングが応答性を維持することを確認します。

ステップ 6: ドキュメント作成と共有。フィールドマッピング、選択した時間粒度、書式設定ルール、および実行した検証チェックを文書化します。レポートをワークスペースに公開し、適切なコネクタを介して更新スケジュールを設定し、ユーザーがカレンダー、日付、フィールドの選択を自信を持って探索できるように、ナビゲーションに関するメモを提供します。

セクション 1: データ準備 - グリッドの尺度と次元を特定する

Specify a single 強度とを捉える一連の対策 sales, とマッピングする dimensions グリッドを定義するものです。これは method intelligence を活用して provides a clear starting point for the アナリスト, そして特に、即時のチャンネルレビューなど、迅速な決定が必要な場合に役立ちます。グリッドは アクセス 信頼できる情報源からのデータ 分 増分単位で、比較できるようにします。 weekday 期間にわたるパターンを特定し、ホットスポットを特定します。Use a 青 強さとインターフェイスのスケールを維持してください。 インタラクティブ to support drill-down into behavior details.

ビジネス成果のために意味のある対策を選択する: 合計 sales, 転換率の差、およびアクティビティ means 例えば、セッションごとの訪問数など。 特定する 時間粒度と保証を確実にする store of data in a reliable file so you can analyze trends. weve observed that keeping a consistent subset of metrics improves cross-tab readability for アナリスト レビューを行い、チームが結果に基づいて行動できるよう支援します。

グリッドの寸法を定義する：製品ファミリー、カテゴリ、地域、チャネル、そして weekday as a core temporal dimension. For readability, keep the dimension set limited and ensure each field has a stable アクセス path と、さまざまなフィルターの下で機能する明確な定義。このセットアップはサポートします。 インタラクティブ exploration, so an アナリスト セルをクリックすると、その下の情報を表示できます。 behavior details.

軽量な、 インタラクティブ workflow: build a 青 heatmap where each cell’s intensity reflects a certain 活動の規模。このアプローチ provides シンプルなデータモデル、値を格納します。 under 一貫したスキーマを使用し、a method BIツールで広くサポートされています。このような設定 allows あなたに analyze behavior, inform ビジネス decisions, and give アクセス 関係者へ。

セクション 1: グリッドレイアウト – ヒートマップの行、列、キーを配置する

4×5 のグリッドから始めてください。地域を表す 4 行と、時間区分を表す 5 列を用意し、直感的解釈と迅速な対応を確実にするための専用の凡例（キー）を配置してください。

インポーターからデータをマトリックスビジュアルに接続し、地域を行に、期間を列にマッピングし、メジャーをマトリックスの値に割り当てます。この設定により、レポート内にマトリクスタブルが作成され、アナリストやレポートにとって非常に読みやすく、情報に富んだ価値を提供し、教育にも役立ちます。

実装手順: 1) インポーターでデータを準備し、クエリ エディターでクリーンアップする、2) レポート サーフェスにマトリックス ビジュアルを追加する、3) 条件付き書式を使用して高値と低値を強調する、4) キー用の別のセクションを追加する、5) ダーク テーマとライト テーマの両方で読みやすさをテストする。

トレンドとアクション可能なヒント: リージョンごとに整理し、組織の目標と連携させ、ダークモードでも可読性を維持できる一貫性のあるカラーランプを使用し、アナリストが迅速に解釈できるように解釈アプローチを文書化します。これは、ガバナンスと教育にとって重要であり、アナリストがアクション可能なインサイトを導き出し、レポートを強化するのに役立ちます。データ narrativeを明確に示すためにLinkedInにサンプルを追加することを検討し、組織の価値を高めます。

セクション 1: 熱値に対する DAX - 色の強さを制御するためのメジャーの作成

ビジュアルで色を表現するために、Heat Intensityという単一のDAXメジャーを作成します。このデータドリブンなアプローチは、現在のコンテキストを正規化し、テーブルマトリックスの各セル（顧客、週、エリアなど）で同じグラデーションスケールを使用します。数値比較とラベル表示の決定の両方の基礎としてこれを使用し、作成を明確で再利用可能なメトリックに集中させます。

1. 可視化する基準値を特定します。合計売上、利益、注文数など、数値フィールドを選択し、ビジュアル表示で正しく集計されるようにします。
2. 関連する範囲で最小値と最大値を計算します。スライサーを尊重しながら、現在のビジュアライゼーション コンテキストを維持するために ALLSELECTED を使用します。
3. 0から1までの正規化された値を返します。これにより、顧客グループや週でフィルタリングしても、関連する領域やテーブル行列全体で一貫したカラーマッピングが可能になります。
4. メジャーのDAXコードを提供します。この例では、単純な収益値を使用し、現在の選択を尊重します。
5. 色の適用方法を説明してください。マトリックスまたはヒートマップで、背景色に条件付き書式を使用して、低い値から高い値へと変化する、冷たい色から暖かい色へのグラデーションを選択します。

Power BI に新しいメジャーとして配置するためのコード例:

Heat Intensity :=
VAR v = SUM('Sales'[Amount])
VAR mn = CALCULATE(MIN('Sales'[Amount]), ALLSELECTED('Sales'))
VAR mx = CALCULATE(MAX('Sales'[Amount]), ALLSELECTED('Sales'))
RETURN IF(mx - mn = 0, 0, (v - mn) / (mx - mn))

実用的な使用のためのヒント:

• オプション：正規化の範囲を ALL と ALLSELECTED で切り替えます。グローバルなスケールには ALL を、スライス認識可能なグラディエントには ALLSELECTED を使用してください。
• オプション：中点への強調を好む場合は、発散熱強度を作成できます。例：0.5を中立とし、負と正の偏差を対照的な色で表示します。
• コメント: チームメンバーがプロジェクト間で再利用できるように、測定を明確にラベル付けしてください (発熱強度、正規化値)。色比率を誤解しないように。
• 変数は可読性を高めます。v、mn、mx の計算を分けてから、最終的な戻り値を組み立てることで、大規模モデルでの保守が容易になります。
• 顧客、週間、および関連する分野は、視覚ごとにハードコーディングされるのではなく、メジャーによってスケールが固定されることで、比較が容易になります。
• データソースが複数のテーブルにまたがる場合、正規化の前に一貫した通貨、日付、または単位の変換を確実にするために、couplerioまたはhevo統合を検討してください。
• データドリブンなストーリーテリングレポートを構築する際に役立ち、コホート間のパフォーマンスの違いを素早く確認できます。

レポートへの適用方法:

1. ヒートマップで色分けしたいマトリックスまたはテーブル視覚を選択します。
2. 条件付き書式設定ウィンドウを開き、背景色（またはフォントの色）を選択します。
3. フィールド値でフォーマットし、Heat Intensity（熱強度）メジャーを選択します。
4. グラデーションを選択します（例：青から赤）–そして、最小/最大の色を調整して、目的の視覚的な強調を反映させます。
5. ラベル付け：軸と凡例のラベルは、色が範囲の数値比率を表していることを伝えるようにしてください。生の数値ではないことに注意してください。

高度なメモ:

• 週次ディメンションを維持することで、週次パフォーマンスを比較しながら、安定したカラースケールを維持できます。
• プロジェクトダッシュボードでは、これを数値ツールチップと組み合わせて、正規化されたカラーキューに加えて実際の値も表示します。
• 複数のソースからのテーブルマトリックスを扱う際、データ型と丸め規則を確認し、関連するビジュアル全体で正規化が安定するようにしてください。
• オプションとして、最大値と最小値の別々のメジャーを作成し、他のビジュアルで再利用したり、カードに現在の範囲を表示したりできます。

このアプローチにより、すべてのエリア、顧客、週にわたり、一貫性があり解釈可能なカラー信号が提供され、各ビジュアルごとに反復的な作成ステップを必要とせずに、外れ値や傾向を一目で簡単に特定できます。

セクション 2: 視覚チューニング – カラー スケール、凡例、およびツールチップを設定する

Recommendation: 変化には発散するカラー スケールを、絶対値には順次的なカラー スケールを設定し、最小値と最大値をデータ範囲にロックします。これにより、月ごとの行や場所の間での値の差が明確になります。

データ分布に基づいてカラー スケールを選択します。売上ヒートマップの場合は、明るい色から濃い色へのシーケンシャル パレットを適用して、より高い値を強調表示します。パーセンテージ変化の場合は、中立の中間点を持つ発散スケールを使用します。自動モードでは、Power BI がデータに合わせて調整されますが、視覚的なコントラストと読みやすさを向上させるために、中間点を微調整して完了できます。

凡例を表示し、読みやすさのためにその位置を最適化します。凡例のタイトルを簡潔なものにします（例：「値」または「売上」）。凡例を水平方向に配置して、垂直方向のスペースを節約します。フォントサイズは他のビジュアルと一貫性を保ち、凡例が示されたプレビュー内でデータと重ならないようにします。

ツールヒントは色以上のコンテキストを伝えます。ツールヒントのペインで、値、月、曜日フィールドに加え、場所とサービスを追加して、ホバーした際に迅速なコンテキストを提供します。利用可能な場合は、文字起こしやメモをセカンダリフィールドとして含めることで、アナリストはスクロールしてソースデータに戻ることなく、一目で実行可能な洞察を得ることができます。

トレンド方向を示すアイコンや小さなインジケーターで視覚的な手がかりを強化します。たとえば、ツールチップまたはヘッダーに上向き矢印を表示することで、ユーザーはデータを一目で解釈でき、読みやすさを損なわずに強化されます。このアプローチは、コンプライアンスと数値に対する信頼性をサポートする、視覚的に明確なダッシュボードをサポートします。

レイアウトとインタラクションは重要です。カラー スケールをメイン グリッドから離れた場所に配置し、必要に応じてマトリックス内の小計を表示し、水平方向のアライメントが読みやすい流れを維持するようにします。セルをクリックすると、レポートはフィルタリングされた結果に切り替わり、関連する月、場所、販売チャネルへの影響が表示されます。

アクセシビリティとユーザビリティは具体的な利点です。色覚異常のユーザーのためにカラーパレットをテストし、スクロールしても月ごとの値と小計が読みやすいことを確認してください。長い詳細を表示する必要がある場合は、余分なスペースを占有するのではなく、短いアイコンツールチップで注釈を付けることで、平日と週末のデータで作業する忙しいユーザーの可読性を維持できます。

実践的なガイダンスとして、最初にカラースケールの最小値–中間値–最大値を調整し、次に凡例とツールチップを微調整してください。数分で、場所と月を通じてサービスパフォーマンスを明確に伝えるヒートマップを完成させ、コンプライアンスチェックをサポートし、営業チームにとって最も強いセグメントを強調することができます。